NantilusEVALUATION DES THEORIES DE LA DECISION APPLIQUEES A LA FUSION DE CAPTEURS EN IMAGERIE SATELLITAIRE
L'OBJECTIF DE LA THESE EST DE COMPARER L'INFERENCE BAYESIENNE ET LA THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS LORS DE LA FUSION D'INFORMATIONS NUMERIQUES IMPRECISES ET INCERTAINES POUR LA CLASSIFICATION D'IMAGES SATELLITAIRES. LE PROCESSUS SE DECOMPOSE EN TROIS ETAPES: APPRENTISSAGE, FUSION ET...
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| Auteur principal : | |
|---|---|
| Autres auteurs : | |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | EVALUATION DES THEORIES DE LA DECISION APPLIQUEES A LA FUSION DE CAPTEURS EN IMAGERIE SATELLITAIRE / STEPHANE CHAUVIN; SOUS LA DIRECTION DE A. LE MEHAUTE |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 1995 |
| Description matérielle : | 222 P. |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : SCIENCES APPLIQUEES : Nantes : 1995 |
| Sujets : |
| LEADER | 02782cam a22004691i 4500 | ||
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| 330 | |a L'OBJECTIF DE LA THESE EST DE COMPARER L'INFERENCE BAYESIENNE ET LA THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS LORS DE LA FUSION D'INFORMATIONS NUMERIQUES IMPRECISES ET INCERTAINES POUR LA CLASSIFICATION D'IMAGES SATELLITAIRES. LE PROCESSUS SE DECOMPOSE EN TROIS ETAPES: APPRENTISSAGE, FUSION ET DECISION. ON PROPOSE LORS D'UN PROCESSUS DE FUSION PAR L'INFERENCE BAYESIENNE, UN TEST DE DEPENDANCE STATISTIQUE ENTRE DIFFERENTS CAPTEURS ET UNE METHODE D'ESTIMATION NON-SUPERVISEE DES PROBABILITES A PRIORI DE LA FORMULE DE BAYES. CONCERNANT LES ENSEMBLES FLOUS, ON PROPOSE UNE METHODE ORIGINALE D'ESTIMATION DES FONCTIONS D'APPARTENANCE A PARTIR DE DONNEES STATISTIQUES ET PLUSIEURS OPERATEURS DE FUSION A COMPORTEMENT VARIABLE ET ISSUS DE LA THEORIE DES T-NORMES ET DES T-CONORMES. LA COMPARAISON PORTE SUR LA CAPACITE DES DEUX APPROCHES A REJETER LES MAUVAISES DECISIONS ET A EVALUER LES ERREURS DE CLASSIFICATION | ||
| 517 | | | |a EVALUATION OF DECISION MAKING THEORIES, APPLICATION TO DATA FUSION IN SATELLITE IMAGERY |z eng | |
| 610 | 1 | |a SCIENCES APPLIQUEES : INFORMATIQUE, AUTOMATIQUE THEORIQUE, SYSTEMES | |
| 610 | 2 | |a INFERENCE/THEORIE ENSEMBLE/ENSEMBLE FLOU/CLASSIFICATION/DETECTION ERREUR/APPRENTISSAGE/INFERENCE BAYESIENNE/NORMES ET CONORMES TRIANGULAIRES/PROBABILITE A PRIORI | |
| 610 | 2 | |a INFERENCE/SET THEORY/FUZZY SET/CLASSIFICATION/ERROR DETECTION/LEARNING | |
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